Termin błędu
Co to jest termin błędu?
Termin błędu to zmienna rezydualna wytworzona przez model statystyczny lub matematyczny, który jest tworzony, gdy model nie odzwierciedla w pełni rzeczywistej relacji między zmiennymi niezależnymi a zmiennymi zależnymi. W wyniku tej niepełnej zależności, składnik błędu jest wielkością, o jaką równanie może się różnić podczas analizy empirycznej.
Składnik błędu jest również znany jako składnik rezydualny, zakłócenie lub reszta i jest różnie reprezentowany w modelach za pomocą liter e, ε lub u.
Zrozumienie terminu błędu
składnik błędu reprezentuje margines błędu w modelu statystycznym; odnosi się do sumy odchyleń w obrębie linii regresji,. która wyjaśnia różnicę między teoretyczną wartością modelu a rzeczywistymi obserwowanymi wynikami. Linia regresji jest wykorzystywana jako punkt analizy przy próbie określenia korelacji między jedną zmienną niezależną a jedną zmienną zależną.
Błąd Termin Użycie w formule
Pojęcie błędu zasadniczo oznacza, że model nie jest całkowicie dokładny i daje różne wyniki w rzeczywistych zastosowaniach. Załóżmy na przykład, że istnieje funkcja regresji liniowej wielokrotnej,. która przyjmuje następującą postać:
Y=α X</ span>+βρ +ϵ gdzie:α,β =Parametry stałeX, ρ= Zmienne niezależne < span class="mord">ϵ=Termin błędu</s pan>
Gdy rzeczywiste Y różni się od oczekiwanego lub przewidywanego Y w modelu podczas testu empirycznego, wówczas składnik błędu nie jest równy 0, co oznacza, że istnieją inne czynniki, które wpływają na Y.
Co nam mówią warunki dotyczące błędów?
W modelu regresji liniowej śledzącym cenę akcji w czasie, termin błędu to różnica między oczekiwaną ceną w określonym czasie a ceną faktycznie zaobserwowaną. W przypadkach, gdy cena jest dokładnie taka, jaka była oczekiwana w określonym czasie, cena spadnie na linii trendu, a termin błędu wyniesie zero.
Punkty, które nie padają bezpośrednio na linię trendu, świadczą o tym, że na zmienną zależną, w tym przypadku cenę, wpływa nie tylko zmienna niezależna, reprezentująca upływ czasu. Termin błędu oznacza każdy wpływ wywierany na zmienną ceny, taki jak zmiany nastrojów rynkowych.
Dwa punkty danych o największej odległości od linii trendu powinny znajdować się w równej odległości od linii trendu, reprezentując największy margines błędu.
Jeśli model jest heteroskedastyczny,. co jest powszechnym problemem w prawidłowej interpretacji modeli statystycznych, odnosi się do stanu, w którym wariancja składnika błędu w modelu regresji jest bardzo zróżnicowana.
Regresja liniowa, termin błędu i analiza zapasów
Regresja liniowa jest formą analizy, która odnosi się do bieżących trendów doświadczanych przez dany papier wartościowy lub indeks, dostarczając relacji między zmiennymi zależnymi i niezależnymi, takimi jak cena papieru wartościowego i upływ czasu, co skutkuje linią trendu, która może być używany jako model predykcyjny.
Regresja liniowa wykazuje mniejsze opóźnienie niż w przypadku średniej ruchomej,. ponieważ linia jest dopasowywana do punktów danych, a nie oparta na średnich w danych. Dzięki temu linia może zmieniać się szybciej i bardziej radykalnie niż linia oparta na liczbowym uśrednieniu dostępnych punktów danych.
Różnica między terminami dotyczącymi błędu a pozostałościami
Chociaż termin błędu i wartość rezydualna są często używane jako synonimy, istnieje ważna różnica formalna. Termin błędu jest na ogół nieobserwowalny, a reszta jest obserwowalna i obliczalna, co znacznie ułatwia jego kwantyfikację i wizualizację. W efekcie, podczas gdy składnik błędu reprezentuje sposób, w jaki zaobserwowane dane różnią się od rzeczywistej populacji,. reszta reprezentuje sposób, w jaki zaobserwowane dane różnią się od danych z populacji próby.
##Przegląd najważniejszych wydarzeń
Heteroskedastic odnosi się do stanu, w którym wariancja składnika resztowego lub składnika błędu w modelu regresji jest bardzo zróżnicowana.
Termin błędu jest zmienną rezydualną, która odpowiada za brak doskonałego dopasowania.
W modelu statystycznym, takim jak model regresji, pojawia się składnik błędu, aby wskazać niepewność w modelu.
